用户登录
期刊信息
  • 主管单位：
  • 中国科学技术协会
  • 主办单位：
  • 中国仪器仪表学会、上海光学仪器研究所、中国光学学会工程光学专业委员会
  • 主  编：
  • 庄松林
  • 地  址：
  • 上海市军工路516号上海理工大学《光学仪器》编辑部
  • 邮政编码：
  • 200093
  • 联系电话：
  • 021-55270110
  • 电子邮件：
  • gxyq@usst.edu.cn
  • 国际标准刊号：
  • 1005-5630
  • 国内统一刊号：
  • 31-1504/TH
  • 邮发代号：
  • 单  价：
  • 15.00
  • 定  价：
  • 90.00
排行榜
下载排行 点击排行 被引频次
友情链接
基于改进型Transformer网络的高阶QAM调制分类研究
Research on classification of high order QAM modulation with improved Transformer network
投稿时间：2023-02-26  
DOI：10.3969/j.issn.1005-5630.202302260027
中文关键词:  QAM  智能通信  Transformer 网络  AWGN信道  自动调制分类
英文关键词:QAM  intelligent communication  Transformer network  AWGN channel  automatic modulation classification
基金项目:国家自然科学基金 (61805144)
作者单位
安移 上海理工大学 光电信息与计算机工程学院, 上海 200093 
项澜 上海理工大学 光电信息与计算机工程学院, 上海 200093 
摘要点击次数: 1763
全文下载次数: 1365
中文摘要:
      针对高阶正交振幅调制（quadrature amplitude modulation，QAM）信号难以调制分类的问题，提出了一种基于改进型Transformer的深度学习调制分类方法，通过并行2个Transformer的编码器，分析了在加性高斯白噪声（additive white Gaussian noise，AWGN）信道下，从4 QAM到4 096 QAM的10种调制格式在信噪比从-10 dB到30 dB的自动调制分类效果。首先将QAM信号的正交、同相分量提取出来并进行预处理操作，再将预处理过的同相分量和正交分量分别通过2个Transformer编码器来提取分量特征，最后将2个提取到的分量特征进行组合来判断QAM信号的调制格式。实验结果证明：在没有载波频率偏移影响且信噪比大于20 dB时，网络可以准确识别出10种QAM调制格式；在载波频率偏移为500 Hz且信噪比大于26 dB时，网络对10种QAM调制格式的分类准确率高于98.6%。
英文摘要:
      In communication systems, the modulation classification of high order quadrature amplitude modulation signals is a difficult problem. An improved Transformer deep learning modulation classification method is proposed in this paper. The network parallelizes two Transformer encoders. In the additive Gaussian white noise channel, the automatic modulation classification effect of 10 modulation formats ranging from 4 QAM to 4 096 QAM with SNR ranging from -10 dB to 30 dB was analyzed. First, the quadrature and in-phase components of the QAM signal were extracted and preprocessed. Then the preprocessed in-phase component and quadrature component pass through two Transformer encoders to extract component features. Finally, the two extracted component features were combined to judge the modulation format of the QAM signal. The experimental results prove that the network can accurately identify 10 kinds of QAM modulation formats when there is no influence of carrier frequency offset and the signal-to-noise ratio is greater than 20 dB. When the carrier frequency offset is 500 Hz and the signal-to-noise ratio is greater than 26 dB, the classification accuracy of the 10 kinds of QAM modulation formats is higher than 98.6%.
HTML   查看全文  查看/发表评论  下载PDF阅读器
关闭

版权所有：
主管单位：中国科学技术协会 主办单位：中国仪器仪表学会、上海光学仪器研究所、中国光学学会工程光学专业委员会 主　　编：庄松林
地　　址：上海市军工路516号上海理工大学《光学仪器》编辑部 邮政编码：200093
技术支持：北京勤云科技发展有限公司